インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。

2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、＜2014年4月から「データサイエンス講座」＞として実施してまいりました。

「機械学習」の技法・利用方法に範囲を絞り、演習を加えた授業は好評を博しデータ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、また、総てが毎回・満席の50名前後に受講していただいております。

今回は、2016年7月・12月に実施し、好評を博したテクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社の講義・演習による「データサイエンス基礎講座＜ビジネスアナリティクス編＞」が再登場いたします。

まず、データ分析に臨むためのスタンス・狙いの明確化から始まり、分析手法/環境の考案・選択、リアルタイムな分析システムの構築まで、業務プロセスに沿って講義・演習を行います。

具体的には、＜機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築＞を想定し、

1. データ分析の「狙い・目的の明確化」から「分析チームの組織・体制の在り方」・「分析手法の確定」・「分析システムの構築・分析手法の実装」まで、ビジネスアナリティクスのワークフローに沿った講義構成
2. 「Microsoft Azure Machine Learning」を利用した演習によるクラウド型「機械学習・ディープラーニング」の理解

の両面の知識・智見の習得を目的として講義・演習授業を行います。

データ分析業務プロセスの解説とツール利用の演習の両面から、「ビジネスアナリティクス」が理解できるよう教導いたします。

最終回には、同社の知能化エンジン「scorobo」を利用した(予定）講義・ハンズオンを予定しています。

scoroboをベースにして基本設計から導入/構築/運用までを、「マーケティング/セールス」・「故障診断を狙いとしたIoTに於ける機械学習の利用」など、実際の利用シーンを想定し説明するとともに、その効果・齎す効率性について解説致します。

単なる製品販売促進という事ではなく、急速に利用を広げるスマートAI製品を、どうビジネスに活かすかを受講の皆様と議論する場として予定しています。

恒例となりました「事例研究（1限目）」では、日本マイクロソフト株式会社に特別に講演をいただく予定です。Microsoft Azure Machine Learningの基本機能・特徴の説明だけでは無く、先進の海外利用事例等を交えて、機械学習のビジネスへの応用ポイント、クラウド型Ａ.Ｉの利点などの講説をしていただきます。

既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「データアナリティクス、機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として提供いたします。

データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。

※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』を受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦めいたします。